JPS5912499A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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- JPS5912499A JPS5912499A JP57121780A JP12178082A JPS5912499A JP S5912499 A JPS5912499 A JP S5912499A JP 57121780 A JP57121780 A JP 57121780A JP 12178082 A JP12178082 A JP 12178082A JP S5912499 A JPS5912499 A JP S5912499A
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- JP
- Japan
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- vector
- encoding device
- gain
- speech encoding
- pitch
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- Pending
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は音声符号化装置、とりわけ音声を短時間スペク
トル包絡情報と音源情報とに分離して符号化する音声符
号化装置に関するものである。
トル包絡情報と音源情報とに分離して符号化する音声符
号化装置に関するものである。
従来より線形予測技法の発達に伴って、音声の高能率伝
送を目的とした数々の音声符号化装置が実現されている
。これらの装置の中で音声の短時間スペクトル色縞情報
ベクトルをベクトル量子化するテーブルを持った符号化
装置がある。このテーブルは、例えば、第１図に示すよ
うに、短時間スペクトル包絡情報ベクトルと、それらを
示すインデックスから成る。第１図では、短時間スペク
トル包絡情報ベクトルを、例として線形予測係数ベクト
ルで示している。このテーブルの中の線形予測係数ベク
トルは、符号化の対象となる音声に対してベクトル量子
化の際の平均歪が最小になるように、あらかじめ設計さ
れたいくつかのモデルスペクトルを表わすベクトルであ
る。
送を目的とした数々の音声符号化装置が実現されている
。これらの装置の中で音声の短時間スペクトル色縞情報
ベクトルをベクトル量子化するテーブルを持った符号化
装置がある。このテーブルは、例えば、第１図に示すよ
うに、短時間スペクトル包絡情報ベクトルと、それらを
示すインデックスから成る。第１図では、短時間スペク
トル包絡情報ベクトルを、例として線形予測係数ベクト
ルで示している。このテーブルの中の線形予測係数ベク
トルは、符号化の対象となる音声に対してベクトル量子
化の際の平均歪が最小になるように、あらかじめ設計さ
れたいくつかのモデルスペクトルを表わすベクトルであ
る。
このベクトル量子化テーブルを有する従来の符号化装置
について第２図を用いて説明する。なお第２図では、短
時間スペクトル包絡情報として線形予測係数を例にとっ
て示す。同図において、音声信号は、低域フィルタ１を
通りＡ−Ｄ変換器２でＡ−Ｄ変換されて、１０〜２０
ｍｓ＆ 程にのフレームに区切られ、各フレームごとに
処理される。
について第２図を用いて説明する。なお第２図では、短
時間スペクトル包絡情報として線形予測係数を例にとっ
て示す。同図において、音声信号は、低域フィルタ１を
通りＡ−Ｄ変換器２でＡ−Ｄ変換されて、１０〜２０
ｍｓ＆ 程にのフレームに区切られ、各フレームごとに
処理される。
そしてベクトル量子化器３では、各フレームの線形予測
係数ベクトルご量子化テーブル４のモデルスペクトルの
中から最小の歪距離のモデルに当てはめる操作を行う。
係数ベクトルご量子化テーブル４のモデルスペクトルの
中から最小の歪距離のモデルに当てはめる操作を行う。
このベクトル量子化器３の例として逆フイルタバンクを
用いた装置を第３図に示す。ベクトル量子化テーブル４
０線形予測係数ベクトルをａ２〜へ ａ とする。ここでｎは、テーブルのベクトルの△へ 総数である。また各ベクトル８１〜ａｎは、以下に示す
ようなベクトルである。
用いた装置を第３図に示す。ベクトル量子化テーブル４
０線形予測係数ベクトルをａ２〜へ ａ とする。ここでｎは、テーブルのベクトルの△へ 総数である。また各ベクトル８１〜ａｎは、以下に示す
ようなベクトルである。
”ｉ”（ａｉｌ 、ａｉ２＋ ・・・・・・＋ａｉｍ）
（１＜：ｉ＜、ｎ） ここでｍは、モデルスペクトルの次数を示す。
（１＜：ｉ＜、ｎ） ここでｍは、モデルスペクトルの次数を示す。
第３図の逆フイルタバンクＡ １（Ｚ）〜Ａｎ（Ｚ）は
、ａｌ 〜△ ａｎを係数として持ち、各音声フレームは、これらのフ
ィルタに並列に入力される。各フィルタは逆フィルタで
あるから、これらの出力の１音声フレーム区間当りの２
乗の和を比較することにより、Δ ａ１〜このモデルスペクトルのうち一番歪距離の小さな
ものが選択できる。すなわち、２乗和の値すると、ａ
１ が形成するスペクトルが入力された音声フレームの
スペクトルに一番近いということになる。従って、第３
図のベクトル量子化器の出△ 力はａ ｉに対応する第２図のベクトル量子化テーブル
４のインデックスを出力する。
、ａｌ 〜△ ａｎを係数として持ち、各音声フレームは、これらのフ
ィルタに並列に入力される。各フィルタは逆フィルタで
あるから、これらの出力の１音声フレーム区間当りの２
乗の和を比較することにより、Δ ａ１〜このモデルスペクトルのうち一番歪距離の小さな
ものが選択できる。すなわち、２乗和の値すると、ａ
１ が形成するスペクトルが入力された音声フレームの
スペクトルに一番近いということになる。従って、第３
図のベクトル量子化器の出△ 力はａ ｉに対応する第２図のベクトル量子化テーブル
４のインデックスを出力する。
以上の操作により、ベクトル量子化器３で各フレームの
スペクトルはモデルスペクトルＫ ｔ 子化され、その
対応するインデックスの系列が、ベクトル量子化器３の
出力となる。
スペクトルはモデルスペクトルＫ ｔ 子化され、その
対応するインデックスの系列が、ベクトル量子化器３の
出力となる。
次にピンチ・利得計算器６により各フレームのピッチと
利得を求め量子化する。この量子化されたピッチと利得
の値は、ベクトル量子化器３の出力と共に符号化器６で
符号化する。
利得を求め量子化する。この量子化されたピッチと利得
の値は、ベクトル量子化器３の出力と共に符号化器６で
符号化する。
第４図は、以上の符号化に対する復号装置を示すもので
、送られてきた符号は、復号器アで復号され、量子化テ
ーブル８のインデックス、利得。
、送られてきた符号は、復号器アで復号され、量子化テ
ーブル８のインデックス、利得。
ピッチにそれぞれ分離される。インデックスは、量子化
テーブル８に入力され、対応するモデルスペクトルの線
形予測係数ベクトルが合成フィルタ１ｏへ出力される。
テーブル８に入力され、対応するモデルスペクトルの線
形予測係数ベクトルが合成フィルタ１ｏへ出力される。
ピッチと利得は、音源信号発生器９に入力される。そし
て合成フィルタ１ｏの出力は、Ｄ−Ａ変換器１１と低域
フィルタ１２により音声出力となる。
て合成フィルタ１ｏの出力は、Ｄ−Ａ変換器１１と低域
フィルタ１２により音声出力となる。
以上が、ベクトル量子化テーブルを有する従来の音声符
号化装置の構成である。この装置における音声の品質は
、ベクトル量子化テーブルのモデ△ △ − ルスベクトルの数、すなわち、ａ１〜ａｎの総数で決定
される。そのためこの符号化装置をどのような音声に対
しても小さな歪で符号化しようとすれ△ △ ば、８１〜ａｎの数を非常に大きくしなければならず、
次のようないくつかの問題点を有する。すなわち第１に
、大きな量子化テーブルの設計は非常に長時間を要する
。また第２にモデルスペクトルの数が増加すると、符号
化の際の情報圧縮率が悪化する。さらに第３にはベクト
ル量子化器の逆フイルタ数が増加し、装置構成が複雑に
なるという欠点を有する。
号化装置の構成である。この装置における音声の品質は
、ベクトル量子化テーブルのモデ△ △ − ルスベクトルの数、すなわち、ａ１〜ａｎの総数で決定
される。そのためこの符号化装置をどのような音声に対
しても小さな歪で符号化しようとすれ△ △ ば、８１〜ａｎの数を非常に大きくしなければならず、
次のようないくつかの問題点を有する。すなわち第１に
、大きな量子化テーブルの設計は非常に長時間を要する
。また第２にモデルスペクトルの数が増加すると、符号
化の際の情報圧縮率が悪化する。さらに第３にはベクト
ル量子化器の逆フイルタ数が増加し、装置構成が複雑に
なるという欠点を有する。
本発明は上記欠点に鑑み、あらかじめ各種の特徴の異な
る量子化テーブルを用意し、これらを入力音声の質に応
じて切換えることにより、高能率な符号化が可能な音声
符号化装置を提供するものである。以下、図面を用いて
本発明の一実施例について説明する。
る量子化テーブルを用意し、これらを入力音声の質に応
じて切換えることにより、高能率な符号化が可能な音声
符号化装置を提供するものである。以下、図面を用いて
本発明の一実施例について説明する。
第５図は、本発明の一実施例における音声符号化装置の
ブロック図である。
ブロック図である。
第５図において、１は入力されてきた音声信号の低域を
通過させる低域フィルタ、２は低域フィルタから出力さ
れた信号をアナログ−デジタル変換するとともに、その
アナログ−デジタル変換された信号を１０〜２０ｍ５ｅ
Ｃ程度のフレームごとに区切るＡ−Ｄ変換器、３は各フ
レームのスペクトルをモデルスペクトルに量子化すると
ともに、その対応するインデックス系列を出力する第３
図で示すようなベクトル量子化器、５は各フレームのピ
ッチと利得を求め量子化するピッチ・利得割算部、６は
ベクトル量子化器３により求められたインデックスとピ
ッチ・利得計算器５により求められたピッチ及び利得と
を符号化する符号化器である。
通過させる低域フィルタ、２は低域フィルタから出力さ
れた信号をアナログ−デジタル変換するとともに、その
アナログ−デジタル変換された信号を１０〜２０ｍ５ｅ
Ｃ程度のフレームごとに区切るＡ−Ｄ変換器、３は各フ
レームのスペクトルをモデルスペクトルに量子化すると
ともに、その対応するインデックス系列を出力する第３
図で示すようなベクトル量子化器、５は各フレームのピ
ッチと利得を求め量子化するピッチ・利得割算部、６は
ベクトル量子化器３により求められたインデックスとピ
ッチ・利得計算器５により求められたピッチ及び利得と
を符号化する符号化器である。
以上の低域フィルタ１、Ａ−Ｄ変換器２、ベクトル量子
化器３、ピッチ・利得計算部５、符号化器６は第２図の
構成と同じものである。第２図の構成と異なるのは第２
図のベクトル量子化テーブル４にかえて、それぞれ異な
った特徴をあらかじめ記憶しているテーブルＴ１〜Ｔｎ
、テーブルＴ１〜Ｔ の巾から音声スペクトル包絡情報
ベクトルに応じた最適テーブル番号を選定するテーブル
番号検出器１３ａ、及びテーブルの切換えを行なうテー
ブル切換器１３ｂにより適応量子化テーブルを構成した
点である。
化器３、ピッチ・利得計算部５、符号化器６は第２図の
構成と同じものである。第２図の構成と異なるのは第２
図のベクトル量子化テーブル４にかえて、それぞれ異な
った特徴をあらかじめ記憶しているテーブルＴ１〜Ｔｎ
、テーブルＴ１〜Ｔ の巾から音声スペクトル包絡情報
ベクトルに応じた最適テーブル番号を選定するテーブル
番号検出器１３ａ、及びテーブルの切換えを行なうテー
ブル切換器１３ｂにより適応量子化テーブルを構成した
点である。
以下、上記のように構成された音声符号化装置について
その動作を説明する。
その動作を説明する。
甘ず音声信号入力は、低域フィルタ１、およびＡ−Ｄ変
換器２でディジタル信号に変換され、１゜〜２０ ｍ５
ｅｃ程度のフレームごとに処理される。
換器２でディジタル信号に変換され、１゜〜２０ ｍ５
ｅｃ程度のフレームごとに処理される。
次に音声の特徴を入力したテーブル番号検出器１３ａは
、ある一定時間、入力された音声スペクトル包絡情報ベ
クトルと各テーブルＴ１〜Ｔｎのベクトルとの平均歪を
観測して入力音声の質に応じて最適なテーブル番号を選
定し、この番号をテーブル切換器１３ｂに送る。テーブ
ル切換器１３ｂにより最適なテーブルが選択され、その
情報がベクトル量子化器３に送られる。次に符号化器６
では、ベクトル量子化器３で求められたインデックス及
びピッチ・利得計算器５で得られたピッチと利得の情報
を同時に符号化する。寸だ、テーブルの切換が起った場
合は、このテーブル番号も符号化して、入力音声の符号
化を行々う。
、ある一定時間、入力された音声スペクトル包絡情報ベ
クトルと各テーブルＴ１〜Ｔｎのベクトルとの平均歪を
観測して入力音声の質に応じて最適なテーブル番号を選
定し、この番号をテーブル切換器１３ｂに送る。テーブ
ル切換器１３ｂにより最適なテーブルが選択され、その
情報がベクトル量子化器３に送られる。次に符号化器６
では、ベクトル量子化器３で求められたインデックス及
びピッチ・利得計算器５で得られたピッチと利得の情報
を同時に符号化する。寸だ、テーブルの切換が起った場
合は、このテーブル番号も符号化して、入力音声の符号
化を行々う。
一方第６図は、第５図の符号化装置に対応する復号化装
置の構成を示しだものである。送られてきた符号は、復
号冊子で復号され、適応量子化テーブル１３のインデッ
クス、利得、ピッチにそれぞれ分離される。このインデ
ックスは、適応量子化テーブル１３に入力され、テーブ
ル番号とそのテーブルのインデックスに分離されて、対
応するモデルスペクトルの線形予測係数ベクトルが合成
フィルタ１０へ出力される。この後の処理は、従来例と
同等である。
置の構成を示しだものである。送られてきた符号は、復
号冊子で復号され、適応量子化テーブル１３のインデッ
クス、利得、ピッチにそれぞれ分離される。このインデ
ックスは、適応量子化テーブル１３に入力され、テーブ
ル番号とそのテーブルのインデックスに分離されて、対
応するモデルスペクトルの線形予測係数ベクトルが合成
フィルタ１０へ出力される。この後の処理は、従来例と
同等である。
なお本実施例では短時間スペクトル包絡情報ベクトルの
例として線形予測係数ベタ１ヘルを用いたが、他の任意
の短時間スペクトル包絡情報ベクトルに対して用いるこ
とができる。
例として線形予測係数ベタ１ヘルを用いたが、他の任意
の短時間スペクトル包絡情報ベクトルに対して用いるこ
とができる。
以上のように、本発明はあらかじめ複数個の特徴の異な
る量子化テーブルを用意し、上記量子化テーブルを切換
えるテーブル番号検出手段およびテーブル切換手段を設
けることにより、多様な音声に対する低歪の符号化が容
易に行えるとともに、テーブル番号の情報は、切換える
際に符号化するだけでよいだめ、従来に比べて実質的に
高能率な符号化ができるなど、その工業的価値は大なる
ものがある。
る量子化テーブルを用意し、上記量子化テーブルを切換
えるテーブル番号検出手段およびテーブル切換手段を設
けることにより、多様な音声に対する低歪の符号化が容
易に行えるとともに、テーブル番号の情報は、切換える
際に符号化するだけでよいだめ、従来に比べて実質的に
高能率な符号化ができるなど、その工業的価値は大なる
ものがある。
第１図は、ベクトル量子化テーブルを示す図、第２図は
従来の音声符号化装置のブロック図、第３図はベクトル
量子化器の具体的な構成を示すブロック図、第４図は第
２図の符号イ１装置に対応する復号装置のブロック図、
第６図は 本発明の一実施例における音声符号化装置の
ブロック図、第６図は第６図の符号化装置に対応する復
号装置のブロック図である。 １・・・・・・低域フィルタ、２・・・・・・Ａ−Ｄ変
換器、３・・・・・・ベクトル量子化器、１３・・・・
・・適応量子化テーブル、１３ａ・・・・・・テーブル
番号検出器、１３ｂ・・・・・・テーブル切換器、Ｔ１
〜ＴＮ・・・・・・テーブル。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか１名第１
図 第２図 第３図 第４図
従来の音声符号化装置のブロック図、第３図はベクトル
量子化器の具体的な構成を示すブロック図、第４図は第
２図の符号イ１装置に対応する復号装置のブロック図、
第６図は 本発明の一実施例における音声符号化装置の
ブロック図、第６図は第６図の符号化装置に対応する復
号装置のブロック図である。 １・・・・・・低域フィルタ、２・・・・・・Ａ−Ｄ変
換器、３・・・・・・ベクトル量子化器、１３・・・・
・・適応量子化テーブル、１３ａ・・・・・・テーブル
番号検出器、１３ｂ・・・・・・テーブル切換器、Ｔ１
〜ＴＮ・・・・・・テーブル。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか１名第１
図 第２図 第３図 第４図
Claims (1)
- 音声信号から逐次特徴を抽出する特徴抽出手段と、それ
ぞれが異った特徴をあらかじめ記憶している複数個のベ
クトル量子化テーブルと、上記特徴抽出手段から送出さ
れてくる音声の特徴に応じて、上記ベクトル量子化テー
ブルのうち最適なテーブルを検出するテーブル番号検出
手段と、上記ベクトル量子化テーブルに接続され、上記
テーブル番号検出手段の出力によってテーブルを切換え
るテーブル切換手段とを有する音声符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57121780A JPS5912499A (ja) | 1982-07-12 | 1982-07-12 | 音声符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57121780A JPS5912499A (ja) | 1982-07-12 | 1982-07-12 | 音声符号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5912499A true JPS5912499A (ja) | 1984-01-23 |
Family
ID=14819700
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57121780A Pending JPS5912499A (ja) | 1982-07-12 | 1982-07-12 | 音声符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5912499A (ja) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JPS60239798A (ja) * | 1984-05-14 | 1985-11-28 | 日本電気株式会社 | 音声信号符号化／復号化装置 |
| JPS6143796A (ja) * | 1984-08-08 | 1986-03-03 | カシオ計算機株式会社 | 音声記録装置 |
| JPS6187199A (ja) * | 1984-10-05 | 1986-05-02 | 松下電器産業株式会社 | 音声分析合成装置 |
| JPS61215599A (ja) * | 1985-03-20 | 1986-09-25 | 日本電気株式会社 | Ｌｓｐパタンマツチングボコ−ダ |
| JPS61296396A (ja) * | 1985-06-25 | 1986-12-27 | 松下電工株式会社 | 音声コ−ド作成方法 |
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| KR100889399B1 (ko) * | 1997-08-28 | 2009-06-03 | 텍사스 인스트루먼츠 인코포레이티드 | 스위치식예측양자화방법 |
-
1982
- 1982-07-12 JP JP57121780A patent/JPS5912499A/ja active Pending
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